Download pdf - ANALIZA I OPTIMIRANJE RADA POSTROJENJA ANALYSIS AND

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET KEMIJSKOG INŽENJERSTVA I TEHNOLOGIJE

ZAVOD ZA MJERENJE I AUTOMATSKO VOĐENJE PROCESA

Dženita Šola, Ana-Marija Tomić, Andreja Žužić

ANALIZA I OPTIMIRANJE RADA POSTROJENJA

ANALYSIS AND OPTIMIZING OF PLANT

OPERATION

Zagreb, 2017.

Ovaj rad izrađen je na Zavodu za mjerenja i automatsko vođenje procesa na Fakultetu

kemijskog inženjerstva i tehnologije Sveučilišta u Zagrebu pod vodstvom dr. sc. Željke Ujević

Andrijić, dr. sc. Ivana Mohlera i izv. prof. dr. sc. Nenada Bolfa i predan je na natječaj za

dodjelu Rektorove nagrade u akademskoj godini 2016./2017.

Popis skraćenica i simbola korištenih u radu

Simboli:

t vrijeme (min)

y izlazni signal mjernog osjetila

r integracijska brzina (min-1

)

T temperatura (°C)

Tv temperatura vrelišta (°C)

a promjena ulazne veličine

k statička osjetljivost procesa

Kc pojačanje regulatora

Grčki simboli:

τd derivacijska konstanta (min)

τi integracijska konstanta (min)

ε signal pogreške (%)

θ mrtvo vrijeme (min)

τ vremenska konstanta (min)

γ vrijednost iteracijskog koraka metode reduciranih gradijenata

Skraćenice:

eng. riječ ili fraza na engleskom jeziku

EU inženjerske jedinice, eng. Engineering Units

LPU lako plinsko ulje, bočna frakcija atmosferske destilacije

TPU teško plinsko ulje, bočna frakcija atmosferske destilacije

FC regulacija protoka, eng. Flow Control

LC regulacija razine, eng. Level Control

OP izlaz, eng. Output

MV mjerena veličina, eng. Measured Value

PV vođena veličina, eng. Process Value

SP referentna (zadana) veličina, eng. Set Point

TC regulacija temperature, eng. Temperature Control

IAE integral apsolutne pogreške, eng. Integrated Absolute Error

PID Proporcionalno-Integracijsko-Derivacijski regulator,

eng. Proportional-Integral-Derivative Controller

Sadržaj

1. Uvod ..................................................................................................................................1

2. Teorijski dio ......................................................................................................................2

2.1. Svojstva nafte ...............................................................................................................2

2.2. Opis vođenja procesa atmosferske destilacije ...............................................................3

2.2.1. Sekcija pripreme nafte za preradu i predgrijavanje nafte ........................................4

2.2.2. Sekcija frakcionacije ..............................................................................................5

2.2.3. Sekcija stabilizacije.............................................................................................. 10

2.2.4. Sekcija razdvajanja benzina (spliter) .................................................................... 11

2.3. Regulacijski krug ....................................................................................................... 11

2.4. Regulator ................................................................................................................... 13

2.5. Modeli procesa ........................................................................................................... 16

2.6. Problemi pri vođenju procesa ..................................................................................... 20

3. Metodika rada................................................................................................................. 21

3.1. Dijagnostika rada regulacijskih krugova ..................................................................... 21

3.2. Metoda reduciranih gradijenata .................................................................................. 27

3.3. Statistička analiza procesa .......................................................................................... 29

3.3.1. X kontrolni dijagram ............................................................................................ 29

3.4.2. S kontrolni dijagram............................................................................................. 31

3.3.3. CUSUM kontrolni dijagram ................................................................................. 32

3.3.4. EWMA (eng. Exponentially Weighted Moving Average) ...................................... 34

3.3.5. Sposobnost procesa ............................................................................................. 35

3.4.6. Indeks sposobnosti procesa .................................................................................. 36

4. Rezultati ........................................................................................................................ 37

4.1. Linearne korelacije ..................................................................................................... 37

4.2. Dijagnostika rada regulacijskih krugova ..................................................................... 40

4.2.1. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-1 (TC7/FC13) ............................ 42

4.2.2. Kaskadna regulacija temperature dna kolone C-4 (TC33/FC32) ........................... 43

4.2.3. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-4 (TC157/FC30) ....................... 44

4.2.4. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-5 (TC162/FC36) ........................ 44

4.2.5. Regulacija protoka vodene pare u striper C-2C (FC24) ........................................ 45

4.3. Identifikacija modela i optimiranje parametara regulatora........................................... 46

4.3.1. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-1 (TC7/FC13) ............................ 47

4.3.2. Kaskadna regulacija temperature dna kolone C-4 (TC33/FC32) ........................... 49



4.3.5. Regulacija protoka pare za stripiranje u koloni C-2C (FC24) ............................... 55

4.4. Statistička analiza procesa .......................................................................................... 57

5. Zaključak ..................................................................................................................... 63

Literatura............................................................................................................................ 64

Prilog 1 ................................................................................................................................ 67

Prilog 2 ................................................................................................................................ 68

Prilog 3 ................................................................................................................................ 69

1

1. Uvod

Projektiranje, vođenje i optimizacija procesa atmosferske destilacije predstavljaju

velike izazove inženjerima zbog svoje složenosti. Naime, postrojenje radi kontinuirano, a

dijelovi postrojenja su međusobno povezani pa se poremećaji iz jednog dijela prenose u

sljedeći. Iz tog razloga je važno u industrijskim postrojenjima procesne varijable održavati

unutar definiranih granica kako bi postrojenja radila stabilno, a kvaliteta produkata bila

zadovoljavajuća. Nadziranje, dijagnostika i optimiranje sustava za vođenje industrijskih

procesa imaju ključnu ulogu u osiguranju da postrojenja ostvaruju radne zadatke.

U ovom istraživanju analizirao se rad industrijskog postrojenja atmosferske destilacije

u Rafineriji nafte Rijeka i optimiralo djelovanje regulacijskih krugova kako bi se ostvario

optimalan rad postrojenja i visoka kvaliteta produkata. Na temelju podataka prikupljenih s

postrojenja identificirani su dinamički modeli regulacijskih krugova te na osnovu njih

optimirani parametri regulatora. U svrhu praćenja kvalitete proizvoda provedena je statistička

analiza procesa primjenom odgovarajućih kontrolnih dijagrama i alata deskriptivne statistike.

Krajnji cilj ovog rada je optimiranje postrojenja atmosferske destilacije, što znači

stabilniji rad postrojenja, veća kvaliteta proizvoda i smanjeni utjecaj na okoliš.

2

2. Teorijski dio

2.1. Svojstva nafte

Rafinerijska preradba nafte uključuje veći broj primarnih i sekundarnih procesa

(separacijski, konverzijski, postupci dorade) kojima je cilj konverzija sirove nafte u produkte

željenih prinosa i kakvoće.

Postupci prerade nafte su bitno vezani uz njezin sastav budući da je nafta kompleksna

smjesa različitih tipova ugljikovodičnih spojeva, s manjim ili većim udjelima neugljikovodika

(S, N, O). Poznato je da prinosi i kakvoća dobivenih produkata ovise u prvom redu o

koncentraciji navedenih vrsta spojeva u sirovoj nafti. U skladu s tim, činjenica da određena

nafta sadrži prenisku koncentraciju poželjnih komponenata za proizvodnju nekog goriva ili

maziva, može uvjetovati neopravdanost njezine primjene u ekonomskom smislu.

Da je kvaliteta nafte bitna, ide u prilog činjenica da je nafta, uz prirodni plin i vodu,

jedan od glavnih geostrateških čimbenika stoga je za trgovinu naftom neophodno praćenje

kvalitete nafte i njenih frakcija. Radi se o utvrđivanju propisanih graničnih vrijednosti i

značajki kvalitete tekućih naftnih goriva uzorkovanjem i laboratorijskom analizom tekućeg

naftnog goriva, u svrhu postizanja veće kvalitete proizvoda što u konačnici kao rezultat ima i

smanjenje emisija štetnih tvari u okoliš [1, 8].

Imajući to u vidu u sklopu ovog rada praćena su ključna svojstva produkata s

postrojenja atmosferske destilacije:

početak i kraj destilacije teškog benzina (ASTM*1

destilacija)

tlak para lakog benzina

filtrabilnost lakog plinskog ulja

točka zamućenja lakog plinskog ulja

*1ASTM metode su metode koje je 1976. godine propisalo Američko udruženje za ispitivanje i

materijale [9].

ASTM destilacija

Destilacijsko područje ima veliko značenje prilikom analize nafte i naftnih frakcija, a

dobivene informacije osobito su važne pri projektiranju i praćenju rada destilacijskih kolona.

Budući da je isparljivost primarna značajka kapljevina, ona je povezana s ostalim fizikalnim

značajkama kao što su viskoznost, točka paljenja te temperatura samozapaljenja. Destilacijski

3

test prema ASTM normi, definira destilacijsko područje, odnosno temperature početka i kraja

destilacije. Početak destilacije je temperatura pri kojoj počinje kondenzacija određene naftne

frakcije, a kraj destilacije je temperatura na kojoj završava. Raspon temperatura vrelišta

naftnih frakcija iz destilacijske kolone često se razlikuje i određuje se prema vrsti nafte i

traženoj kvaliteti proizvoda [1].

Tlak para (RVP)

Tlak para prema Reidu (RVP) jest osnovni standardizirani parametar vezan za

isparivost goriva. Ovaj parametar određuje tlak para nad kapljevinom pri temperaturi od

100 °F (37,8 °C) prilikom kojeg omjer volumena para i kapljevine iznosi 4:1 (ASTM D 323).

RVP vrijednost treba biti dovoljno visoka za pokretanje hladnih motora, a istovremeno treba

biti dovoljno niska kako bi jamčila minimalne gubitke prilikom isparavanja u procesu

distribucije goriva i upotrebi u vozilu [1].

Filtrabilnost

Točka filtrabilnosti je temperatura na kojoj dolazi do kristalizacije parafina i

začepljenja filtra za gorivo u motornim vozilima. Do kristalizacije parafina dolazi smanjenjem

temperature pa stoga svojstvo filtrabilnost definira primjenjivost goriva pri niskim

temperaturama [1].

Točka zamućenja

Točka zamućenja također je parametar koji govori o primjenjivosti goriva pri niskim

temperaturama. To je temperatura ispod koje dolazi do izlučivanja malih količina voska koji

uzrokuje zamućenje dizelskog goriva i lakog plinskog ulja (LPU). Prisutnost voska zgušnjava

LPU, a time i dizelsko gorivo što uzrokuje začepljenje filtra u motornim vozilima [1].

2.2. Opis vođenja procesa atmosferske destilacije

Postrojenje destilacije pri atmosferskom tlaku (engl. topping) primarno je postrojenje

u svakoj rafineriji. Sirova nafta koja dolazi u rafineriju je kapljevina smeđe-zeleno-crne boje,

a po svom sastavu vrlo složena smjesa ugljikovodika. Zadatak postrojenja je separirati naftu

na pojedine proizvode koji se kasnije na drugim postrojenjima prerađuju ili dorađuju s ciljem

dobivanja više vrijednih proizvoda.

4

Postrojenje se može podijeliti na sljedeće sekcije:

Sekcija pripreme nafte za preradu

Sekcija predgrijavanja nafte

Sekcija frakcionacije

Sekcija stabilizacije

Sekcija razdvajanja benzina (splitter) [10]

Slika 2.1. Pojednostavljeni prikaz postrojenja atmosferske destilacije

2.2.1. Sekcija pripreme nafte za preradu i predgrijavanje nafte

Sirova nafta se prije primarne prerade na postrojenju atmosferske destilacije mora

pripremiti. Prvo se uklanjaju svi sedimenti i voda, koji se najčešće nalaze u obliku emulzija,

dodatkom deemulgatora. Dodatno razbijanje emulzija potom se provodi pomoću električnih

odsoljivača koji uz deemulgatore i dodatak tople vode otapaju i ispiru anorganske soli, a

dipolne molekule vode sakupljaju se na elektrodama razbijajući emulziju te stvaraju velike

kapljice vode koje se potom talože.

Tako pripremljena nafta se u sekciji za predgrijavanje zagrijava do temperature

potrebne za destilaciju. Zagrijavanje se u peći provodi konvekcijski, tako da se nafta zagrijava

5

dovođenjem pregrijane pare (protustrujna izmjena topline), i radijacijski zagrijava toplinom

plamena izgaranja goriva.

2.2.2. Sekcija frakcionacije

U atmosferskoj koloni odvija se rektifikacijska destilacija (frakcionacija) nafte.

Prethodno pripremljena i zagrijana nafta na temperaturi od 360 °C do 375 °C uvodi se pri dnu

atmosferske kolone u zonu isparavanja (tzv. flash zona). Zagrijana nafta je smjesa pare i

kapljevine koja zbog razlike tlakova u peći (12 bar) i atmosferske kolone (1,5 bar) naglo

isparava u zoni isparavanja. Pare odlaze prema vrhu kolone kroz niz tavana na kojima se

kondenziraju, a teže hlapive komponente vraćaju se prema dnu kolone.

Radi što oštrijeg odvajanja bočnih frakcija dio kondenziranog destilata se vraća u

kolonu refluksom. Kondenzirane pare dolaze u kontakt s parama unutar kolone, a rezultat je

izmjena topline i tvari pri čemu pare postaju sve bogatije na lako hlapivim komponentama, a

kapljevita faza na teže hlapivim komponentama. Do kontakta dolazi na pliticama s ventilima i

strukturiranim punilima.

Svaka se destilacijska kolona sastoji od stripirajućeg dijela (donji dio kolone u koji se

dodaje vodena para radi uklanjanja lako hlapivih komponenata) i rektificirajućeg dijela koji se

nalazi iznad mjesta ulaza sirovine u kolonu. U rektificirajućem dijelu odvija se frakcionacija.

Radi povećanja oštrine frakcionacije, osim vršnog refluksa, u rektificirajućem dijelu nalaze se

i dva cirkulacijska međurefluksa s ulogom stabilizacije rada kolone [11].

Atmosferskom destilacijom dobivaju se sljedeće frakcije:

vršna frakcija (laki benzin, LB i teški benzin, TB)

petrolej (P)

lako plinsko ulje (LPU)

teško plinsko ulje (TPU)

atmosferski ostatak (AO) koji se dalje prerađuje vakuum destilacijom

U procesu se reguliraju sljedeće varijable:

tlak u koloni

temperatura vrha kolone

temperature i količine međurefluksa

temperature na pliticama s kojih se uzimaju bočni rezovi

količina dodane pare za stripiranje i u dno atmosferske kolone

6

2.2.2.1. Regulacija tlaka u koloni

Tlak je važna varijabla koja određuje radnu temperaturu, kao i raspodjelu pare i

kapljevine duž destilacijske kolone. Pri višim tlakovima gubici plina su manji, a kapacitet

prerade se povećava. Pri nižim tlakovima djelotvornost je veća zbog veće relativne hlapivosti.

Kod atmosferske destilacijske kolone (C-1) tlak na vrhu kolone regulira se tlakom na

vrhu apsorpcijske kolone (C-3) te se održava na vrijednosti oko 1 bar (Slika 2.1.).

Gornji produkt atmosferske kolone prolazi kroz niz izmjenjivača topline, kondenzira

se i sakuplja u sabirnoj posudi. Nekondenzirani plinovi iz sabirne posude odvode se na daljnju

obradu u apsorpcijsku kolonu. Tlak na vrhu apsorpcijske kolone održava se oko 1 bar

regulacijskim ventilom tlaka (21PC19/21PY19C) na toku u sabirnu posudu.

U slučaju preniskog tlaka na ulazni vod u sabirnu posudu putem regulacijskog ventila

tlaka (21PC26) uvodi se lož plin, kojim se sustav tlači i dolazi do porasta tlaka. U slučaju

previsokog tlaka višak vršnog produkta kolone C-3 se otpušta kroz regulacijski ventil

(21PY19A) na baklju čime se smanjuje tlak (Prilog 1) [11, 12].

2.2.2.2. Regulacija temperature vrha kolone

Temperatura vrha kolone određuje kraj destilacije vršnog produkta. Što je temperatura

vrha viša, vršni produkt sadržavati veću količinu teže hlapivih komponenti. Temperatura vrha

(oko 145 °C) regulira se regulacijom protoka oštrog hladnog refluksa iz sabirnika refluksa

(V-1A). Na izlaznom toku iz sabirne posude nalaze se regulacijski ventili za regulaciju

protoka destilata i refluksa. Regulator temperature na izlazu iz vrha kolone (21TC7) i

regulator protoka (21FC13) su u kaskadnom režimu rada (Slika 2.1., Prilog 2 i 3).

U slučaju poremećaja temperature vrha kolone (čime se mijenja sastav destilata, a time

i javljaju poremećaji u sljedećim procesnim jedinicama) regulator temperature mijenja radnu

točku regulatora protoka. Promjenom otvorenosti ventila mijenja se protok refluksa što utječe

na hlađenje ili zagrijavanje vrha kolone [11, 12].

Održavanje kvalitete produkta vrha kolone

U svrhu dobivanja vršnog produkta s višim krajem destilacije potrebno je povisiti

temperaturu vrha kolone. Posljedica više temperature je veći sadržaj težih ugljikovodika višeg

vrelišta u vršnom produktu. S druge strane, u svrhu dobivanja vršnog produkta s nižim krajem

7

destilacije potrebno je smanjiti temperaturu vrha kolone što će rezultirati smanjenjem sadržaja

težih ugljikovodika u vršnom produktu.

Regulacija kraja destilacije produkata vrha kolone ima ograničenje. Temperatura vrha

kolone mora biti toliko visoka da onemogući kondenzaciju vodene pare na vrhu kolone i da se

osigura prisutnost nužnih ugljikovodika u vršnom produktu.

Početak destilacije (oko 75 °C) produkata vrha kolone ovisi o sadržaju i vrsti lako

hlapivih komponenata u nafti i djelomično o tlaku u vršnom sabirniku refluksa [11, 12].

2.2.2.3. Regulacija temperature i količine međurefluksa

Višak topline koji se u kolonu unosi isključivo sirovinom potreban je u svrhu

ostvarenja određenog stupnja rektifikacije jer viši stupanj rektifikacije zahtjeva veći refluks i

obratno. Oduzimanje topline odvija se pomoću tri refluksa; vršnim i dvama bočnim

cirkulacijskim refluksima. Količinom i temperaturom bočnih refluksa dodatno se održava

opća ravnoteža kolone.

U svrhu postizanja većih preradbenih kapaciteta kolone i što veće rekuperacije topline

tijekom predgrijavanja sirovine poželjna je što veća količina bočnog refluksa. Sva toplina

između dviju bočnih frakcija ne smije se oduzeti bočnim refluksom jer bi se time unutarnji

refluks toliko smanjio da bi rektifikacija, uz postojeći broj tavana između dviju bočnih

frakcija, bila manje učinkovita.

Temperatura donjeg međurefluksa

Jedna od bočnih frakcija je teško plinsko ulje (TPU) koji se izvlači iznad i ispod punila

2 putem regulacije razine (regulacijski ventil razine 21LC8) u bočnoj striper koloni. Nakon

što se dovede određena količina pare iznad frakcije i uklone zaostale lakše komponente dio

TPU odlazi na daljnju obradu (regulacijom protoka, 21FC27), a dio se hladi te se vraća iznad

punila 1 (Slika 2.1, Prilog 1).

Osnovna uloga donjeg međurefluksa jest da osigura dovoljnu količinu kapljevine za

ispiranje punila, sprječavanje njihova presušivanja, nastajanje i taloženje koksa te začepljenje

punila. Ujedno mu je uloga i sprječavanja prolaska zaostalih para težih frakcija prema višim

dijelovima kolone kako ne bi došlo do poremećaja drugih vođenih varijabli i u konačnici do

utjecaja na kvalitetu viših frakcija (promjena boje LPU).

8

Da ne bi došlo do navedenih poremećaja bitno je dobro regulirati temperaturu i

količinu oduzimanja međurefluksa. Količinu oduzimanja međurefluksa, a time posredno i

temperaturu reguliraju regulacijski ventil protoka produkta (21FC18) održavajući protok na

zadanoj vrijednosti (Prilog 1 i 3) [11, 12].

Temperatura gornjeg međurefluksa

Osnovna uloga gornjeg međurefluksa jest da hladi gornji dio kolone. Oduzimanjem

topline potpomaže se kondenzacija para, a na taj način povećava se dotok kapljevine na

gornje plitice uz smanjenu potrebu za vršnim refluksom. Iako se smanjenjem vršnog refluksa

povećava prinos visoko vrijednog proizvoda (primarni benzin, PB), smanjuje se kvaliteta

frakcioniranja.

Kapljevina se izvlači iz kolone potom hladi, izmjenom topline s drugim proizvodima i

sirovinom, te ponovno vraća u kolonu. Regulacija protoka provodi se regulacijskim ventilom

protoka (21FC14), dok se temperatura na povratnom vodu u kolonu regulira regulacijskim

ventilom temperature (21TC12) (Prilog 3) [11, 12].

2.2.2.4. Regulacija temperature na pliticama s kojih se uzimaju bočni rezovi i

količine dodane pare za stripiranje

Temperature na pliticama u direktnoj su vezi s temperaturom vrenja bočnih frakcija.

Reguliraju se količinama koje se odvode s pojedinih tavana. Što je količina oduzimanja veća,

to je veća temperatura na odgovarajućem tavanu . Istovremeno, zbog smanjenja unutrašnjeg

refluksa porast će i temperatura na donjem tavanu. Ukoliko se žele zadržati iste karakteristike

donjeg produkta potrebno je smanjiti njegovo odvođenje za istu količinu za koju je povećano

odvođenje lakšeg gornjeg produkta.

Regulacija kvalitete bočnih produkata

Iz atmosferske kolone se oduzimaju tri bočne frakcije za koje je važna regulacija

početka i kraja destilacije. Na početak destilacije djeluje se količinom dodane pare za

stripiranje (pregrijana vodena para), dok se na kraj destilacije djeluje količinom kapljevine

koja se izvlači iz kolone.

Para za stripiranje dodaje se u striper bočnih produkata. Veća količina pare za

stripiranje povlači za sobom više lako hlapivih ugljikovodika karakterističnih za početak

destilacije te se oni vraćaju s parom natrag u kolonu, a frakcije će imati viši početak

9

destilacije. Manja količina pare uvjetuje sniženje početka destilacije jer je frakcija bogatija na

lakše hlapivim komponentama. Povećanje količine pare povisit će vrelište za određenu

vrijednost, ali samo do nekog stupnja. Daljnje dovođenje pare ne bi više imalo utjecaja te bi

stvaralo dodatne probleme (opterećenje vrha kolone, vršnih kondenzatora, veća količina

kondenzata, teža regulacija temperature u spremnicima V-1A i B). Povećanje početka

destilacije bez povećanja kraja destilacije postići će se tako da se smanji izvlačenje te frakcije

i poveća izvlačenje gornje frakcije za isti iznos (Slika 2.1.).

Namještanje kraja destilacije provodi se promjenom količine izdvojene kapljevine.

Ako se s destilacijske plitice izvlači veća količina frakcije, u džepu za izvlačenje produkata bit

će niža razina tekućine. Prijelaz topline prema gore bit će veći i brži, odnosno rast će

temperatura u koloni. To znači da će u gornji dio kolone dolaziti veća količina težih

ugljikovodika koji otežavaju i povisuju kraj destilacije te frakcije. Da se poveća kraj

destilacije bočne frakcije bez povećanja početka destilacije, potrebno je povećati njeno

izvlačenje, a smanjiti oduzimanje donje frakcije za istu količinu [11, 12].

Bočne frakcije koje se uzimaju s pojedinih tavana u koloni jesu:

Petrolej (175-225 °C)

Lako plinsko ulje (225-300 °C)

Teško plinsko ulje (300-370 °C)

Petrolej (P)

Petrolej prva je bočna frakcija atmosferske kolone koja se izvlači u manju striper

kolonu. Količina izvlačenja regulira se regulacijskim ventilom razine (21LC6) koji uz to ima

ulogu održavanja stabilne razine u striper koloni (C-2B). Iznad kapljevine se dodaje para za

stripiranje (regulacijski ventila protoka 21FC23) čime se regulira početak destilacije. Vodena

para snižava parcijalni tlak para ugljikovodika, a time zaostale lakše komponente isparavaju te

se vraćaju atmosfersku kolonu. Ostatak kapljevine se dodatno zagrijava i vraća natrag u

striper kolonu gdje isparavaju zaostale lakše komponente. Kraj destilacije određuje količina

koja se izvlači iz kolone putem regulacijskog ventila razine (21LC6), a ta količina zadaje se

na regulacijskom ventilu protoka za odvod produkta (21FC2). Kada se postigne stabilno

stanje, količina koja se putem 21LC6 uvodi u striper ista je kao i količina teškog benzina na

FIC-6122. U slučaju da se promijeni radna točka 21LC6, količina izvlačenja bit će različita od

21FC2 sve dok se ne postigne ustaljeno stanje (Slika 2.1., Prilog 3).

10

Lako plinsko ulje (LPU)

Sljedeća u nizu frakcija je lako plinsko ulje (LPU). Izvlači se iz kolone C-1 u manju

striper kolonu C-2C, a količina se regulira regulacijskim ventilom razine (21LC8) tako da

razina bude stabilna. Nadalje se kao i kod prethodne frakcije dodaje pregrijana para (21FC24),

lakše komponente isparavaju i vraćaju se u kolonu C-1. Dodatno zagrijavanje, kako bi se

„oslobodile“ lakše komponente, neće se provoditi budući da je LPU puno teža frakcija te

daljnjim zagrijavanjem u kolonu se dovodi višak topline. Taj višak topline bit će potrebno

ukloniti te može kao takav stvoriti probleme u regulaciji. Kraj destilacije LPU određuje

količina izvlačenja kapljevine iz džepa kolone preko 21LC7, a ta količina se zadaje kao radna

točka regulatora protoka produkta 21FC3 (Slika 2.1., Prilog 3) [11, 12].

Teško plinsko ulje (TPU)

Sustav regulacije opisan je kod opisa regulacije temperature donjeg međurefluksa

(poglavlje 2.2.2.3.).

2.2.2.5. Regulacija količine dodane pare u dno atmosferske kolone

Uvođenjem pregrijane vodene pare u dno kolone, iz kapljevite faze sirovine u zoni

isparavanja uklanjaju se lakše hlapive komponente, a pored toga se iz stripirajuće sekcije

kolone uklanja inertni refluks nad zonom isparavanja. Pregrijana para povećava temperaturu u

zoni isparavanja i smanjuje utrošak topline u peći. Količine pare određene su projektom za

svako mjesto trošenja i ne smiju se prekoračiti jer bi moglo doći do kondenzacije vodene pare

na vrhu kolone, a osim toga i do preopterećenja vršnog kondenzatora tj. sabirnika refluksa

ukoliko se radi s maksimalnim kapacitetom [11, 12].

2.2.3. Sekcija stabilizacije

Ova sekcija služi za separaciju ukapljenog naftnog plina (smjesa plinova propana i

butana) od kapljevitog produkta (C5 - 180 °C).

U refluksnoj posudi vršnog produkta, osim kondenziranog produkta, naći će se i

određena količina nekondenziranih plinova. Kondenzirani i nekondenzirani produkti će se u

apsorpcijskoj koloni ponovo dovoditi u kontakt čime se poboljšava izmjena tvari.

Iz smjese para, komponente s nižim tlakom para i nižim vrelištem imaju veću

tendenciju otapanja u kapljevini. S obzirom na to, teže komponente se mogu separirati iz

11

smjese plinova i koncentrirati kao "apsorbent" otopljen u kapljevini. Apsorpcija se povećava s

upotrebom veće količine kapljevite faze uz povišeni tlak i nižu temperaturu.

Apsorpcija se provodi u protustrujnoj koloni s tavanima gdje se pare uzdižu prema

vrhu kolone, a kapljevita faza se uvodi na vrhu i kreće se prema dolje tuširajući plinove. Na

taj način dolazi do hlađenja plinova i apsorpcije težih komponenti plina u kapljevini, dok se

istovremeno lakše komponente iz kapljevine odvajaju i odlaze zajedno s ostalim plinovima

prema vrhu kolone. Uloga apsorpcije je, kao i kod ostalih frakcionacija, povećanje čistoće

produkata.

Produkt dna apsorpcijske kolone odlazi u sekciju stabilizatora. Nakon stabilizacije

jedan dio produkta vrha (ukapljeni naftni plin, UNP) se kondenzira u zračnim hladnjacima te

se vraća kao refluks na vrh kolone stabilizatora, a preostali dio se šalje na doradu. Proizvod s

dna stabilizatora (C5 - 180 °C) odlazi na sekciju razdvajanja benzina (spliter) [11, 12].

2.2.4. Sekcija razdvajanja benzina (spliter)

Ova sekcija služi za razdvajanje proizvoda dna stabilizacijske kolone. Razdvaja se

lagani benzin (C5 - 80 °C) proizvod vrha spliter kolone od frakcije (C5 - 180 °C) proizvoda

dna kolone, koji služi kao sirovina na sljedećim postrojenjima u smjesi s teškim benzinom.

2.3. Regulacijski krug

Pri sustavnom razmatranju procesa i za razumijevanje automatskog vođenja vrlo je

važno razlučiti tri karakteristične veličine procesa (Slika 2.2.):

Ulazne veličine – definiraju stanje tokova tvari i energije koji uzrokuju promjenu u

procesu. Pod tim pojmom podrazumijevaju se poremećaji i upravljive varijable. Njihova

suštinska razlika je ta da su upravljive varijable veličine koje se prate i na njih možemo

direktno utjecati (npr. protok, temperatura, razina, tlak). S druge strane poremećaji utječu na

proces i vođenu varijablu i na njih ne možemo direktno utjecati.

Izlazne veličine – opisuju vladanje procesa koje se pokazuje kao promjena

akumulacije tvari ili energije u procesu.

Parametri – definiraju strukturu procesa:

fizikalno-kemijska svojstva tvari

geometrijske karakteristike procesa

12

Slika 2.2. Shematski prikaz karakterističnih veličina procesa

Regulacijski krug je sustav vođenja koji se sastoji od mjernog pretvornika, koji

pretvara mjernu veličinu u mjerni signal, razumljiv jedinici za vođenje. Kod regulacijskog

sustava cilj vođenja je da vođene varijable sustava što bolje prate unaprijed postavljene

referentne varijable (vrijednost radne točke). Referentne varijable se u usporedniku

uspoređuju s trenutnim vođenim varijablama. Rezultat je pogreška na temelju koje računska

jedinica za vođenje, tj. regulator formira upravljački signal koji se prenosi do izvršnih

elemenata gdje se podešava potrebna vrijednost ulazne veličine procesa. Ovaj način vođenja

je osnovna metoda vođenja procesa, a naziva se vođenje procesa povratnom vezom

(Slika 2.3.) [7].

Slika 2.3. Shematski prikaz regulacijskog kruga

13

2.4. Regulator

Regulator je računska jedinica (kalkulator) koja na temelju signala pogreške iz

usporednika računa potrebne promjene upravljačke veličine. Regulator čine ulazni i izlazni

elementi, usporednik te računska jedinica, a sastoji se od tri različita djelovanja:

proporcionalnog, integracijskog i derivacijskog [7].

Proporcionalno djelovanje

Proporcionalno djelovanje je osnovno djelovanje svakog regulatora i djeluje kao

reakcija na promjenu radne točke (SP), promjenu tereta ili pojavu poremećaja u procesu.

Ovakvo djelovanje karakterizira tzv. proporcionalna konstanta (pojačanje), Kc i njime se

vođena varijabla (PV) održava unutar prihvatljivog područja oko radne točke (SP).

Najjednostavniji regulator koji posjeduje samo proporcionalno djelovanje naziva se P

regulatorom, a njegov algoritam glasi:

. (1)

Slika 2.4. Proporcionalno djelovanje regulatora

Karakteristike P regulatora su brz i stabilan odziv te pojava preostalog regulacijskog

odstupanja (eng. Offset) koja se odnosi na stalno odstupanje vođene varijable od radne točke.

Prilikom ugađanja ovakvog tipa regulatora treba imati na umu da preveliko pojačanje može

uzrokovati nestabilnost u regulacijskom krugu, dok premalo pojačanje može za posljedicu

imati da se regulacijski ventil ne otvara i ne zatvara u potpunosti [7].

Integracijsko djelovanje

Integracijsko djelovanje mijenja izlaz iz regulatora (OP) shodno integralu pogreške po

vremenu te se naziva i reset djelovanje, a karakterizira ga integracijsko vrijeme (τi). Ovo

djelovanje služi za kompenzaciju poremećaja koji traju dulje vremensko razdoblje i uklanja

14

preostalo regulacijsko djelovanje (eng. Offset) osim oscilacija oko radne točke (SP).

Integracijsko djelovanje se u praksi povezuje s proporcionalnim i takva kombinacija se naziva

proporcionalno – integracijskim (PI) regulatorom čiji algoritam glasi:

. (2)

Slika 2.5. Odziv PI regulatora na skokomičnu promjenu ulaza

Prilikom ugađanja regulatora važno je da integracijsko vrijeme nema preveliki iznos

jer u tom slučaju dolazi do prebačaja PV-a prije dolaska u radnu točku [7].

Derivacijsko djelovanje

Derivacijsko djelovanje mijenja izlaz iz regulatora (OP) shodno brzini promjene

vođene varijable (PV). Karakterizira ga derivacijsko vrijeme (τd) koje se izražava u

minutama, a čiji preveliki iznos može dovesti do velike nestabilnosti u regulacijskom krugu.

Dodavanjem derivacijskog djelovanja u regulator dodaje se zapravo prethođenje (eng. lead)

kako bi se kompenzirala vremenska zadrška (eng. lag) te se ovo djelovanje koristi za

regulaciju procesa s velikom zadrškom, odnosno sporim odzivom (npr. regulacija temperature

u spremnicima ili reaktorima). Derivacijsko djelovanje nije preporučljivo primjenjivati u

krugovima s puno šuma kao što su regulacijski krugovi razine ili protoka budući da šumovi

mogu imati značajan utjecaj na izlazni signal regulatora (OP). Mjerni šum se u praksi uklanja

uvođenjem i četvrte konstante u regulator, a to je filtarska konstanta (τf) [7].

15

Za praktične potrebe se derivacijsko djelovanje spaja s proporcionalnim te se dobiva

PD regulator čiji algoritam glasi:

. (3)

Slika 2.6. Odziv PD regulatora na pravčastu promjenu ulaza

PID regulator

Proporcionalno – integracijsko – derivacijski (PID) regulator je najčešće primjenjivani

regulator za vođenje procesa povratnom vezom i obuhvaća sva tri prethodno spomenuta

djelovanja. Karakterizira ga brz odziv bez preostalog regulacijskog odstupanja (eng. Offset), a

nedostatak mu je što je vrlo složen za ugađanje budući da je potrebno ugoditi tri parametra

[7]. Algoritam PID regulatora glasi:

. (4)

16

Slika 2.7. Shematski prikaz PID regulatora

2.5. Modeli procesa

Modelima procesa opisuje se dinamičko vladanje procesa, a do modela procesa dolazi

se postupkom modeliranja [7]. Modeliranje uključuje identifikaciju i izbor bitnih svojstava

realnog fizičkog sustava uz:

matematički opis procesa

analizu i procjenu značajki sustava modela

razmatranje točnosti i ograničenja modela

upotrebu modela i njegovu nadogradnju

Temeljna podjela modela jest na:

teorijske modele procesa

empirijske modele procesa

poluempirijske modele procesa

Teorijski modeli procesa izvode se na temelju kemijskih, bioloških i fizikalnih načela

te daju fizikalni uvid u vladanje procesa. Problemi se javljaju pri procjeni parametara

kompleksnih procesa (koeficijenti brzina reakcija, koeficijenti prijenosa topline, fizikalnih

svojstava, itd.), kao i prilikom nepotpunih podataka o procesu. Iako su primjenjivi na širokom

području, potrebno je dulje vrijeme za njihov razvoj.

Empirijski modeli procesa izvode se na temelju eksperimentalnih podataka odnosno

informacija iz realnog procesa. Iako su jednostavniji za razvoj od teorijskih modela, problemi

nastupaju prilikom ekstrapolacije podataka na cijelo radno područje.

17

Poluempirijski modeli procesa predstavljaju spoj teorijskog i empirijskog modela.

Odnosno numeričke vrijednosti parametara teorijskog modela izračunavaju se iz

eksperimentalnih podataka. Jednostavniji su za razvoj od teorijskih modela te omogućuju

ekstrapolaciju na šire područje radnih uvjeta.

Zbog složenosti samog postupka modeliranja često se nastoji procese prikazati

jednostavnim modelima. Takvi modeli izvode se iz odziva vođene (izlazne) varijable na

skokomičnu promjenu upravljane (ulazne) varijable pri čemu se vladanje nastoji aproksimirati

linearnim modelom procesa nižeg reda:

Proces prvog reda

Proces drugog reda

Proces nultog reda

Proces prvog reda

Kod modela procesa prvoga reda odzivom na skokomičnu promjenu javlja se

karakteristična odzivna krivulja (Slika 2.8.). Promjenom upravljane varijable, npr. otvorenosti

ventila, vođena varijabla nakon određenog vremena započinje s promjenom te dostiže i

stabilizira se na novoj vrijednosti radne točke.

Model procesa prvoga reda:

ukydt

dy

(5)

Proces prvog reda karakteriziraju:

vremenska konstanta, τ (vrijeme potrebno da se ostvari 63,2% konačne promjene

izlazne veličine)

mrtvo vrijeme, θ (vrijeme potrebno da se nakon promjene pojavi tj. započne odziv na

poremećaj ili promjenu radne točke)

statička osjetljivost, k (govori koliko će se izlazna veličina, PV promijeniti za danu

promjenu izlaza regulatora, OP)

18

Slika 2.8. Odziv procesa prvoga reda na skokomičnu promjenu ulazne veličine

Proces drugog reda

Kod modela procesa drugoga reda odzivom na skokomičnu promjenu javlja se

karakteristična odzivna krivulja (Slika 2.9). Razlikuju se dva oblika odziva ovisno o

koeficijentu prigušenja, ξ. Ako je koeficijent prigušenja veći od jedan (ξ > 1) tada odzivna

krivulja dolazi u radnu točku bez prebačaja i oscilacija (Slika 2.9.a). Ako je koeficijent

prigušenja između vrijednosti 0 i 1 (0 < ξ < 1) tada odzivna krivulja dolazi u radnu točku uz

prethodni prebačaj i oscilacije oko iste (Slika 2.9.b).

Model procesa drugoga reda:

(6)

Proces drugoga reda karakteriziraju:

dvije vremenske konstante, τ1 i τ2

mrtvo vrijeme, θ

koeficijent prigušenja, ξ

statička osjetljivost, k

19

Slika 2.9. Odziv procesa drugoga reda na skokomičnu promjenu ulazne veličine

Proces nultog reda

Kod modela procesa nultoga reda, tzv. integrirajućih procesa, na skokomičnu

promjenu ulazne varijable javlja se pravčasti odziv koji ne poprima novu stabilnu vrijednost

već nastavlja rasti ili padati (Slika 2.10.). Iz tog razloga procese nultoga reda ne

karakteriziraju statička osjetljivost i vremenska konstanta.

Model procesa nultoga reda:

ukdt

dy (7)

Proces nultoga reda karakteriziraju:

mrtvo vrijeme, θ

integracijska brzina,

Slika 2.10. Odziv procesa nultog reda na skokomičnu promjenu ulazne veličine

20

2.6. Problemi pri vođenju procesa

Svjesnost o važnosti ugođenih regulacijskih krugova unutar rafinerijskog postrojenja

Rafinerije nafte Rijeka postoji koliko i samo vođenje postrojenja još od vremena opreme

baziranoj na pneumatici i pneumatskim regulatorima s kraja šezdesetih godina prošlog

stoljeća [13].

Primarni cilj sustava za vođenje je održavanje željenih uvjeta odabranog sustava i

podešavanje odabranih veličina u njemu koje pridonose ekonomičnosti procesa i kvaliteti

proizvoda. U realnom procesu javljaju se mnogi problemi vezani uz vođenje, a to su najčešće

stalna oscilacija PV-a oko radne točke, stalno odstupanje PV-a, spori dolazak u radnu točku te

prevelika i dugotrajna oscilacija PV-a nakon promjene radne točke.

Navedeni problemi posljedica su raznih poremećaja koji se javljaju u procesu, a mogu

biti posljedica međudjelovanja regulacijskih krugova te nelinearnosti u procesu i izvršnim

spravama. Poznato je da približno trećina problema u regulaciji procesa potječe upravo od

regulacijskih ventila koji su zbog svoje neidealnosti skloni mehaničkim problemima što

uzrokuje kraći vijek trajanja. Osim toga, kod regulacijskih ventila javlja se problem mrtvog

pojasa, a ventili su često predimenzionirani što znači da im osjetljivost naglo pada pri velikim

otvorenostima [7].

U tablici 1. prikazani su statistički podaci dobiveni na temelju praktičnih iskustava

stručnjaka koji se bave mjerenjem i regulacijom. Iz njih slijedi da određeni broj regulacijskih

krugova nije dobro projektiran i instaliran, 30% nije uopće ugođeno, a čak 85% nije dobro

ugođeno.

Tablica 1. Tipični problemi s regulacijskim krugovima

20 % regulacijskih krugova nije dobro projektirano

30 % ima problema s izvršnim elementima (npr. regulacijskim ventilima)

15 % regulacijskih krugova nije pravilno instalirano

30 % nije uopće ugođeno

85 % regulacijskih krugova nije dobro ugođeno

21

3. Metodika rada

Za optimalan rada procesa važno je optimirati sustav za vođenje procesa. Optimiranje

se provodi u nekoliko koraka [2]:

dijagnostika rada regulacijskih krugova

identificiranje statičkih i dinamičkih karakteristika procesa

optimiranje parametara regulatora i simulacija regulacije

primjena na postrojenje

Optimalan rada sustava za vođenje doprinosi poboljšanju kvalitete proizvoda,

maksimizaciji kapaciteta postrojenja, očuvanju procesne opreme i okoliša, povećanju

sigurnosti rada postrojenja te minimizaciji potrošnje sirovine i energije.

3.1. Dijagnostika rada regulacijskih krugova

Za dijagnostiku rada regulacijskih krugova primijenjen je softverski alat Apromon

pomoću kojeg je moguće kontinuirano nadzirati rad i dijagnosticirati probleme u radu

industrijskih procesa i sustava za vođenje. Koristan je za sustave u kojima regulacija ne radi

zadovoljavajuće. Primjenom više od 25 statističkih pokazatelja dijagnosticiraju se problemi u

radu mjernih pretvornika te izvršnih elemenata. Statistički pokazatelji mogu se podijeliti u

sljedeće skupine [3]:

Pokazatelji rada instrumenta

Zamrznuti PV (eng. Frozen PV) je brojilo koliko je puta signal vođene veličine bio

zamrznut (nije se mijenjao u odnosu na zadnju vrijednost). Kriterij prikazuje postotak

zamrznutog PV-a u odnosu na vremenski interval analiziranih podataka.

Zasićenje PV-a (eng. Saturation PV) prikazuje koliko je vremena (u postocima - %)

vođena veličina bila unutar 3% od njezine gornje ili donje granice.

Pik PV-a (eng. Spike PV) prikazuje najveće promjene vođene veličine te djeluje kao

pokazatelj nestabilnosti ili poremećaja u procesu.

22

Slika 3.1. Kriterij pik PV-a

Pokazatelji rada ventila

Kretanje ventila (eng. Rope length) prikazuje ukupno kretanja ventila tijekom

definiranog vremenskog perioda. Velike vrijednosti ukazuju na prekomjerno kretanje ventila

koje uzrokuje kvarove i kraće servisno vrijeme ventila.

Kolebanje ventila (eng. Vacillation) je brojilo promjene smjera rada ventila.

Slika 3.2. Kriterij kolebanja ventila

Zasićenje izlaza iz regulatora (eng. Saturation OP) prikazuje koliko je vremena (u

postocima - %) izlaz iz regulatora bio iznad 90% ili ispod 10%.

23

Slika 3.3. Kriterij zasićenja izlaza iz regulatora

Pokazatelji rada regulatora

Integral apsolutne pogreške (eng. Integrated Absolute Error, IAE) je apsolutna

vrijednost razlike između vođene veličine (PV) i radne točke (SP) integrirana po vremenu.

Čvrstoća regulacije (eng. Control tightness) je učestalost prelaska vođene veličine

(PV) preko radne točke (SP). Pokazatelj je čvrstoće ugođenog regulatora (Slika 3.4.). Visoke

vrijednosti kriterija opisuju čvrstu regulaciju, dok niske vrijednosti opisuju tromu regulaciju.

Slika 3.4. Kriterij čvrstoće regulacije

Disbalans (eng. Imbalance) je omjer vremena vođene veličine provedenog s obje

strana radne točke. Indicira loše vođenje, velike vanjske poremećaje ili probleme s

regulacijskim ventilima. Slika 3.5. prikazuje primjer kada je vrijednost kriterija disbalans veća

od 1. U tom slučaju vođena veličina provodi znatno više vremena iznad radne točke u odnosu

24

na vrijeme koje provodi ispod radne točke. To rezultira lošim regulacijskim djelovanjem

uslijed vanjskih poremećaja ili problema vezanih uz ventil.

Slika 3.5. Kriterij disbalansa PV-a

Asimetrija (eng. Skew) je omjer pozitivnog i negativnog integrala pogreške. Pokazatelj

je tromosti rada djelovanja regulatora, pojava poremećaja u procesu ili problema na ventilu.

Slika 3.6. Kriterij asimetrije PV-a

Tromost (eng. Crimp) prikazuje omjer akumulirane promjene radne točke i

akumulirane promjene vođene veličine. Pokazatelj je tromosti ili agresivnosti djelovanja

regulatora. Vrijednosti veće od 1 upozoravaju na jednu od ove dvije mogućnosti:

regulacija je veoma troma i PV ne dostiže SP dovoljno brzo

u slučaju kaskadne regulacije, primarni krug je preagresivan u odnosu na sekundarni

krug

Nestabilnost (eng. Unstable) je pojava kontinuirane oscilacije te pokazatelj agresivnog

djelovanja regulatora.

25

Slika 3.7. Kriterij nestabilnosti

Rastuća oscilacija (eng. Hunting) opisuje pojavu rastuće oscilacije u regulacijskom

krugu. Pokazatelj je agresivnog djelovanja regulatora, a bilo koja pozitivna vrijednost kriterija

pokazatelj je rastuće oscilacije.

Slika 3.8. Kriterij rastuće oscilacije

Softverski paket Apromon pomoću tri kriterija proračunava doprinose

proporcionalnog, integracijskog i derivacijskog djelovanja PID regulatora:

proporcionalni doprinos (eng. Proportional Contribution)

integracijski doprinos (eng. Integral contribution)

derivacijski doprinos (eng. Derivative Contribution)

26

Intervencija (eng. Intervene) je kriterij koji prikazuje koliko je puta PID regulatoru

bio promijenjen način vođenja, ručno ili automatski.

Vrijeme rada (eng. Onstream factor) prikazuje koliko je vremena (u postocima - %)

regulator u automatskom ili ručnom režimu rada.

Pokazatelji međudjelovanja regulacijskih krugova

Razina šuma (eng. Noise level) prikazuje količine šuma u signalu vođene veličine.

Slika 3.9. Kriterij razine šuma

Spektar frekvencija (eng. Spectrum) je kriterij koji ukazuje na prisutnost određene

frekvencije signala u vođenoj veličini. Niže vrijednosti kriterija ukazuju na dominaciju jedne

frekvencije što može biti usko povezano s oscilirajućim radom regulatora. Visoke vrijednosti

upućuju da je signal vođene veličine sastavljen od signala nekoliko različitih frekvencija što je

indikacija prisutnosti šuma ili poremećaja u signalu.

Slika 3.10. Kriterij spektra s jednom dominantnom frekvencijom

27

Preklapanje (eng. Match) je prikaz tagova i/ili regulatora u sustavu kojima se

preklapaju frekvencije.

Ocjena kvalitete regulacijskog kruga je sumarni kriterij koji govori o stanju regulacije

na temelju kombinacije navedenih pokazatelja kojima se dodjeljuje odgovarajući težinski

koeficijent.

3.2. Metoda reduciranih gradijenata

Optimiranje parametara regulatora je važan dio unapređenja procesa jer dovodi do

poboljšanja rada regulatora i samim time do boljeg izvođenja procesa. Jedna od učestalih

metoda u današnjoj praksi je još uvijek metoda pokušaja i pogreške. Radi se o iterativnoj

metodi u kojoj nasumičnom promjenom parametara regulatora gledamo posljedice na cijeli

sustav.

Optimiranje parametara regulatora moguće je provesti i pomoću standardnih metoda:

Ziegler-Nichols, Cohen-Coon i Lambda metoda. U današnje vrijeme, zbog sve veće

modernizacije sustava i tehnologije, koristi se i metoda automatskog ugađanja regulatora.

Neke jednostavnije metode ugađanja provode sami regulatori, dok se za one kompliciranije

metode koriste posebno specijalizirani softverski paketi.

Na postrojenju se provodi konačno ugađanje parametara regulatora počevši s

prethodno određenim parametrima. Nakon promjene parametara regulatora prati se vladanje

procesa te se po potrebi ispituje na promjenu radne točke ili na pojavu poremećaja.

Za optimiranje parametara regulatora primijenio se softverski paket PiTOPS koji

primjenjuje metodu reduciranih gradijenata za pronalaženje minimuma funkcije cilja. Za

identificiranje parametara modela procesa kao minimum funkcije cilja uzela se pogreška

između trenda vođene varijable i izlaza iz modela. Kod optimiranja parametara regulatora

minimum funkcije cilja predstavlja pogreška između vođene varijable i radne točke. Metoda u

iterativnim koracima proporcionalnim negativnoj vrijednosti gradijenta funkcije u trenutačnoj

točki proračunava minimum funkcije cilja [7].

Ako je viševeličinska funkcija F(x) definirana i derivabilna oko točke A, funkcija F(x)

najbrže se smanjuje za korake iz točke A u smjeru negativnog gradijenta F u točki A,

)(aF.

28

Ako je vrijednost koraka γ u izrazu:

( )b a y F a (8)

dovoljno mala, slijedi da je . Uzevši ovu pretpostavku u obzir, kao lokalni

minimum od F uzima se x0 te se razmatra niz x0, x1, x2,..., xn koji prati slijedeći izraz:

.0),(1 nxFxx nnnn (9)

Cilj je ostvariti konvergenciju xn u željeni lokalni minimum iz niza funkcija:

0 1 2( ) ( ) ( ) . . . ( )nF x F x F x F x (10)

Vrijednost koraka γ može se mijenjati u svakoj iteraciji. Uzevši u obzir određene

pretpostavke funkcije F (npr. konveksna funkcija, funkcija kontinuiteta prema Lipschitzu) i

partikularne izbore γ (npr. putem linijske pretrage koja zadovoljava Wolfeove uvjete), očekuje

se postizanje lokalnog minimuma.

Ova metoda optimiranja je veoma popularna zbog jednostavne provedbe, brzog

proračuna i mogućnosti optimiranja parametara empirijskih modela. Za optimalno vođenje

procesa važno je ugoditi parametre regulatora prema parametrima procesa kao što je

prikazano na slici 3.11.

Slika 3.11. Ugađanje parametara regulatora prema parametrima procesa

29

3.3. Statistička analiza procesa

Kvaliteta proizvoda u današnje vrijeme predstavlja primarni i strateški cilj svake

velike tvrtke te glavni alat kojim se postiže konkurentnost na tržištu. Na osiguravanje i

poboljšavanje kvalitete procesa i proizvoda važan utjecaj imaju zakonski propisi, zahtjevi za

većom sigurnošću i zaštitom okoliša, ali i zahtjevi potrošača odnosno korisnika proizvoda i

usluga [2, 5, 6].

Statistička procesna kontrola definira se kao primjena statističkih metoda za mjerenje i

analizu varijabilnosti (varijacija) u nekom procesu, a osnovni alat za praćenje i ispitivanje

statističke kontrole proizvoda ili procesa su kontrolni dijagrami. Najčešće korišteni kontrolni

dijagrami su Shewertovi X i S dijagrami te CUSUM (eng. Cumulative Sum) i EWMA (eng.

Exponentially Weighted Moving Average) dijagrami. Procesna kontrola kvalitete obuhvaća i

analizu te proračun indeksa mogućnosti procesa (eng. Process Capability Analysis) koji

pokazuju u kojoj mjeri proces koji je pod statističkom kontrolom zadovoljava željene

specifikacije proizvoda [14].

3.3.1. X kontrolni dijagram

Ova statistička metoda naziva se još i koncept racionalnih podgrupa budući da se

njome analizira određeni broj podgrupa koje se zatim uspoređuju.

Centralna (središnja) vrijednost na kontrolnom dijagramu računa se kao srednja

vrijednost ( ) aritmetičkih sredina svake podgrupe ( ). Varijabilnost procesa se onda

promatra se kao odstupanje srednjih vrijednosti grupa ( ) od cjelokupne srednje vrijednosti

( ).

Srednja vrijednost podgrupe računa se kao:

, (11)

a izraz za standardnu devijaciju podgrupe glasi:

, (12)

gdje je n – broj mjerenja u podgrupi, a xi,j – j-to mjerenje u i-toj podgrupi.

30

Ukupna srednja vrijednost računa se prema sljedećem izrazu:

, (13)

a prosječna standardna devijacija kao:

, (14)

gdje N označava broj podgrupa.

Procijenjena standardna devijacija računa se prema izrazu (15) koji sadrži konstantu c4

koja ovisi o broju mjerenja u svakoj podgrupi (n).

. (15)

Tablica 2. Vrijednosti konstante c4

Veličina podgrupe (n) Vrijednost konstante c4

2 0,7979

3 0,8862

4 0,9213

5 0,9400

6 0,9515

7 0,9594

8 0,9650

9 0,9693

10 0,9727

15 0,9823

25 0,9896

Gornja kontrolna granica izračunava se kao:

, (16)

31

a donja kontrolna granica prema izrazu:

, (17)

gdje je T (eng. Target) – ciljana vrijednost, odnosno ukupna srednja vrijednost.

3.4.2. S kontrolni dijagram

S kontrolni dijagram je u svojoj osnovi vrlo sličan X kontrolnom dijagramu, samo što

se u ovom slučaju promjenjivost procesa promatra pomoću standardne devijacije. Ta razlika

uvjetuje i drugačiji način definiranja kontrolnih granica pri čemu izraz za proračun gornje

kontrolne granice glasi:

, (18)

dok se donja kontrolna granica izračunava na sljedeći način:

. (19)

Pri proračunu standardne devijacije koriste se izrazi (12) i (14), a gornja i donja

kontrolna granica definiraju se pomoću konstanti B4 i B3 danima u tablici 3. i ovise o broju

mjerenja unutar podgrupe.

Tablica 3. Vrijednosti konstanti B4 i B3

Veličina podgrupe (n) Vrijednost konstante B4 Vrijednost konstante B3

2 3,267 0

3 2,568 0

4 2,266 0

5 2,089 0

6 1,970 0,030

7 1,882 0,118

8 1,815 0,185

9 1,761 0,239

10 1,716 0,284

15 1,572 0,428

25 1,435 0,565

32

X i S kontrolni dijagram

Standardna devijacija: 2.7297n: 2

5 10 15 20 25 30

Uzorci

994

1000

1006

1012

Svo

jstv

o

999.24

1005.0

1010.8

Standardna devijacija: 1.6455n: 2

5 10 15 20 25 30

Uzorci

-1

1

3

5

7

Svo

jstv

o

0.0000

2.1780

7.1145

Slika 3.12. Primjer X i S kontrolnog dijagrama

Budući da prilikom vođenja procesa ponekad i male varijacije mogu uzrokovati

značajne poremećaje, za praćenje industrijskih procesa i kvalitete proizvoda primjenjuju se

osjetljiviji kontrolni dijagrami kao što su CUSUM i EWMA. Veća osjetljivost tih kontrolnih

dijagrama proizlazi iz toga što se prilikom proračuna uzimaju u obzir i podaci prethodnih

mjerenja [14].

3.3.3. CUSUM kontrolni dijagram

CUSUM kontrolni dijagram se često koristi za praćenje industrijskih procesa budući

da je u stanju otkriti i jako malo varijacije koje se ne mogu prepoznati korištenjem X i S

kontrolnih dijagrama. Proračun se temelji na kumulativnoj sumi odstupanja mjerne varijable x

od ciljane vrijednosti označene s T. Ciljanu vrijednost najčešće se zadaje ovisno o željenim

specifikacijama procesa, odnosno proizvoda. Na isti način se mogu odabrati gornja i donja

kontrolna granica.

Općeniti izraz za kumulativnu sumu glasi:

, (20)

33

pri čemu je k – konstanta koja odgovara dopuštenom odstupanju, a njena vrijednost se

određuje na temelju iskustvenih pravila ovisno o vrsti procesa koji se prati. Za industrijske

procese ta konstanta najčešće poprima vrijednost k = 3.

Budući da mjerna varijabla x može od ciljane vrijednosti T odstupati u pozitivnom i

negativnom smjeru, za konstruiranje kontrolnih dijagrama definiraju se dvije vrste

kumulativne sume: , koja sumira odstupanje u pozitivnom smjeru te koja sumira

odstupanja u negativnom smjeru. Te se vrijednosti izračunavaju prema sljedećim izrazima:

, (21)

. (22)

Proračun započinje s pretpostavkom da su početne vrijednosti suma i

jednake nuli budući da na početku postoji samo jedna mjerna točka te se ne može izračunati

odstupanje. Primjer CUSUM kontrolnog dijagrama dan je na slici 3.13.

CUSUM kontrolni dijagram

Standardna devijacija: 2.1094 n: 1

10 20 30 40 50 60

Uzorci

-15

-10

-5

0

5

10

15

Svo

jstv

o

-10.547

0.0000

10.547

Slika 3.13. Primjer CUSUM kontrolnog dijagrama

34

3.3.4. EWMA (eng. Exponentially Weighted Moving Average)

EWMA proračun se temelji na eksponencijalnoj usporedbi podataka uzastopnih

mjerenja u svrhu detekcije malih pomaka (odstupanja) u procesu. Tom metodom se

izračunava prosjek izmjerenih vrijednosti pri čemu podaci dobivaju sve manju težinu što su

vremenski udaljeniji od početnog mjerenja.

Proračun se temelji na sljedećem izrazu koji vrijedi za t = 1, 2, 3, ..., n:

, (23)

gdje je EWMA0 – pomična srednja vrijednost prikupljenih podataka (ciljana vrijednost), Yt –

mjerenje u vremenu t, n – broj mjerenja, λ – konstanta koja poprima vrijednosti između 0 i 1

te EWMAt-1 – pomična srednja vrijednost podataka u prethodnom mjernom trenutku.

Ako je λ = 1, samo „novija“ mjerenja utječu na vrijednost EWMAt, a ako je λ = 0 veću

težinu će imati stariji podaci. Najčešće se u proračunu koristi vrijednost λ između 0,1 i 0,3, a

postoje i brojne tablične vrijednosti koji se biraju prema vrsti mjerenja i ostalim parametrima

promatranog procesa.

Gornja kontrolna granica EWMA dijagrama računa se prema izrazu:

, (24)

a donja kontrolna granica se definira na sličan način:

, (25)

gdje je T – ciljana vrijednost, a – procijenjena standardna devijacija izračunata prema

izrazu (15).

Za provedbu ove statističke metode potrebni su reprezentativni podaci iz procesa jer

se iz tih podataka izračunava ciljana vrijednost (T). Ciljana vrijednost se, kao i kod CUSUM

kontrolnog dijagrama, može odabrati i prema zahtijevanim specifikacijama proizvoda. Zatim

se može se započeti s praćenjem vladanja procesa u vremenu. Primjer EWMA kontrolnog

dijagrama dan je na slici 3.14.

35

EWMA kontrolni dijagram

Standardna devijacija: 2.1275 n: 2

Lambda: 0.1

5 10 15 20 25 30

Uzorci

98.5

99.0

99.5

100.0

100.5

101.0

101.5

Svo

jstv

o

99.043

100.08

101.11

Slika 3.14. Primjer EWMA kontrolnog dijagrama

U slučaju EWMA kontrolnog dijagrama treba naglasiti jednu važnu razliku u odnosu

na ostale kontrolne dijagrame obrađene u ovom radu. Naime, na slici 3.14. može se vidjeti da

kontrolne granice nisu ravne linije već su pomične i postaju s vremenom sve šire budući da

pomak u vremenu obuhvaća sve veći broj podataka.

3.3.5. Sposobnost procesa

Pored toga što se industrijski procesi analiziraju pomoću prethodno navedenih

kontrolnih dijagrama, za njih se mogu računati i indeksi sposobnosti. Sposobnost procesa

(eng. Process capability) pokazuje u kojoj mjeri proces koji je pod kontrolom zadovoljava

gornju i donju specifikacijsku granicu proizvoda [6, 15].

Sposobnost procesa (Cp) računa se prema sljedećem izrazu:

, (26)

pri čemu je USL – gornja specifikacijska granica, LSL – donja specifikacijska granica, a

σ – standardna devijacija.

36

Ukoliko Cp poprimi vrijednost veću od 1, to znači da se proces može provesti od

početka do kraja i pritom dati određenu kvalitetu proizvoda. Međutim, to istovremeno ne

govori o kvaliteti proizvoda te se u tu svrhu provodi proračun indeksa sposobnosti procesa

(Cpk).

3.4.6. Indeks sposobnosti procesa

Indeks sposobnosti procesa (Cpk) služi za praćenje varijacija na specifikacijskim

granicama nekog proizvoda. Koristi se za kratkotrajna mjerenja, a njegova vrijednost ukazuje

na kvalitetu proizvoda i na njegovu sposobnost da zadovolji zakonske propise vezane uz

kvalitetu te zahtjeve kupaca i krajnjih korisnika. Za proračun Cpk potrebno je poznavati gornju

(USL) i donju (LSL) specifikacijsku granicu te standardnu devijaciju, a krajnji izraz glasi [6,

15]:

. (27)

Prema izrazu (27) proizvod je kvalitetniji što njegovo mjereno svojstvo manje odstupa

od ciljane vrijednosti .

37

4. Rezultati

4.1. Linearne korelacije

Kako bi pokazali utjecaj regulacijskog kruga na određeno svojstvo kvalitete proizvoda

izračunati su Pearsonovi koeficijenti korelacije (R). Pearsonov koeficijent korelacije

predstavlja mjeru linearne povezanosti dviju normalno distribuiranih varijabli. U ovom radu

su to vođena veličina regulacijskog kruga (PV) i svojstvo proizvoda određeno laboratorijskom

analizom. Ako ne postoji korelacija između ulazne i izlazne varijable, onda je koeficijent

korelacije jednak nuli, a ako korelacija postoji onda se koeficijent korelacije nalazi u rasponu

od minus 1 do 1 [4].

Izračun korelacija je proveden u softverskom paketu Statistica 12.5, a rezultati su

prikazani u tablici 4. te potkrijepljeni i prikazima procesnih varijabli i svojstava kvalitete u

određenom periodu (slike 4.1. do 4.5.).

Tablica 4. Korelacije za promatrana svojstva

Regulacijski krug Proizvod Praćeno svojstvo Korelacija

TC157 / FC30 LAKI BENZIN

(LB) TLAK PARA

0,11

TC33 / FC32 0,70

TC162 / FC36 TEŠKI BENZIN

(TB)

POČETAK DESTILACIJE -0,41

TC7 / FC13 KRAJ DESTILACIJE -0,48

FC24 LAKO PLINSKO

ULJE (LPU)

TOČKA ZAMUĆENJA -0,45

FILTRABILNOST -0,40

38

Slika 4.1. Usporedba trendova promjene temperature vrha kolone C-4 i

tlaka para lakog benzina

Slika 4.2. Usporedba trendova temperature vrha kolone C-5 i

početka destilacije teškog benzina

39

Slika 4.3. Usporedba trendova temperature vrha kolone C-1 i

kraja destilacije teškog benzina

Slika 4.4. Usporedba trendova protoka pare u koloni C-2C i

točke zamućenja LPU

40

Slika 4.5. Usporedba trendova protoka pare u koloni C-2C i

točke filtrabilnosti LPU

Iz prikaza procesnih varijabli temperature i protoka i pripadajućih svojstava kvalitete

vidljivo je da trend promjena vođenih veličina utječe na trend svojstava kvalitete što dodatno

ukazuje na postojanje korelacije, odnosno na utjecaj regulacije na promatrano svojstvo.

4.2. Dijagnostika rada regulacijskih krugova

Nakon što su statističkom analizom izdvojeni regulacijski krugovi s najvećim

utjecajem na svojstva međuprodukata atmosferske destilacije, provedena je dijagnostika rada.

Analiza je provedena za devet regulacijskih krugova s tim da su u tablicama 5. i 6. prikazani

brojčani za najvažnije kriterije prije i poslije optimiranja primarnih krugova temperature i

regulacijskog krug protoka.

41

Tablica 5. Kriteriji rada regulatora prije optimiranja

Kriteriji

Regulacijski krug

TC7 TC33 TC157 TC162 FC24

Vrijeme rada, % 100 100 58,39 100 100

Pogreška, EU 0,51 0,62 0,38 0,13 2,13

Čvrstoća regulacije 1,87 0,13 0,49 0,25 3,25

Disbalans 1,06 31,02 2,21 32,70 1,12

Asimetrija 1,98 50 2,85 721,50 1,27

Ocjena 71 58 60 62 77

Tablica 6. Kriteriji rada regulatora poslije optimiranje

Kriterij

Regulacijski krug

TC7 TC33 TC157 TC162 FC24

Vrijeme rada, % 100 100 100 100 100

Pogreška, % 0,07 0,29 0,05 0,01 0,29

Čvrstoća regulacije 4,69 7,63 5,72 9,89 293,71

Disbalans 1,74 1,01 1,49 1,11 1,14

Asimetrija 2,53 2,39 1,99 1,01 1,12

Ocjena, % 89 75 94 100 90

Regulacijski krugovi (TC7, TC33, TC162 i FC24) prije i poslije optimiranja rade u

automatskom režimu rada, osim kruga TC157 koji je prije optimiranja oko 42% vremena

radio ručno. Nakon optimiranja i taj krug je u potpunosti radi u automatskom režimu. Dodatna

poboljšanja rada regulacije nakon optimiranja vidljiva su u kriteriju pogreške čija se

vrijednost nakon optimiranja smanjila za sve promatrane krugove. Vrijednosti ostalih kriterija

- čvrstoća regulacije, disbalans i asimetrija – ovise o pojedinačnom procesu i regulacijskom

42

krugu. Ukupna poboljšanja regulacije iskazana su konačnom ocjenom koja uzima u obzir sve

kriterije na način da im se dodjeljuje odgovarajući težinski koeficijent.

Slika 4.6. Usporedba kriterija ocjene prije i poslije optimiranja

Na temelju slike 4.6. može se zaključiti da je rad svih regulacijskih krugova znatno

poboljšan.

Optimirani regulacijski krugovi temperature su primarni krugovi u kaskadnom način

rada; TC7/FC13, TC33/FC32, TC157/FC30, TC162/FC36. Položaj i uloge navedenih

kaskadni regulatora i regulacijskog kruga protoka FC24 navedene su u nastavku.

4.2.1. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-1 (TC7/FC13)

Regulacijski krugovi smješteni su na vrhu atmosferske kolone C-1 i služe za

regulaciju temperature vrha kolona (Slika 4.7.) pomoću protoka refluksa vršnog produkta

(lakog i teškog benzina). Primarni krug (eng. Master) je 21TC7, dok je 21FC13 sekundarni

krug (eng. Slave).

43

Slika 4.7. Kaskadna regulacija temperature vrha kolone C-1

4.2.2. Kaskadna regulacija temperature dna kolone C-4 (TC33/FC32)

Regulacijski krugovi smješteni su pri dnu stabilizacijske kolone C-4 (Slika 4.8.) i

služe za regulaciju temperature dna kolone preko protoka izmjenjivača topline E-19. Primarni

krug je 21TC33, dok je 21FC32 sekundarni krug.

Slika 4.8. Kaskadna regulacija temperature dna kolone C-4

44


Regulacijski krugovi smješteni su na stabilizacijskoj koloni C-4 (Slika 4.9.) i koriste

se za regulaciju temperature vrha kolone pomoću protoka refluksa. Primarni krug

(eng. Master) je 21TC157, dok je 21FC30 sekundarni krug (eng. Slave).



Regulacijski krugovi smješteni su na spliterskoj koloni C-5 (Slika 4.10.) u kojoj se

provodi odvajanje lakog i teškog benzina. Regulacija temperature vrha kolone odvija se

pomoću protoka refluksa. Primarni krug (eng. Master) je 21TC162, dok je 21FC36

sekundarni krug (eng. Slave).

45


4.2.5. Regulacija protoka vodene pare u striper C-2C (FC24)

Regulacijski krug služi za regulaciju protoka vodene pare na ulazu u kolonu za

stripiranje C-2C lakog plinskog ulja (Slika 4.11.) i radi u automatskom režimu rada.

Slika 4.11. Regulacija protoka vodene pare u striper C-2C

46

4.3. Identifikacija modela i optimiranje parametara regulatora

Identificiranje modela procesa i optimiranje parametara regulatora provedeno je

metodom reduciranih gradijenata, a dobiveni rezultati prikazani su u tablicama 7. i 8.

Tablica 7. Rezultati identifikacije modela procesa

Regulacijski krug Parametri modela

Θ, min k, °C / % τ, min

TC7 1,0 -0,4 13,0

FC13 0,25 2,7 0,5

TC33 1,5 1,5 4,2

FC32 0,25 3,1 0,58

FC30 0,25 1,8 0,33

TC162 0,25 -0,8 2,75

FC36 0,25 1,2 0,67

FC24 0,25 4,2 0,58

Tablica 8. Parametri regulatora prije i poslije optimiranja

Regulacijski

krug

Parametri PRIJE

OPTIMIRANJA

Parametri POSLIJE

OPTIMIRANJA

Kc τ

i, min τ

d, min K

c τ

i, min τ

d, min

TC7 3,0 6,0 0,4 5,5 12,0 0

FC13 0,9 1,2 0 1,2 0,55 0

TC33 6,0 3,0 0,5 3,6 5,0 0

FC32 0,5 0,4 0 0,32 0,65 0

FC30 0,5 1,0 0 0,29 0,32 0

TC162 10,0 5,0 0 11,0 3,0 0

FC36 3,0 5,0 0 1,3 0,74 0

FC24 0,55 0,2 0 2,0 0,4 0

47


Na temelju dinamičkog vladanja vođene veličine temperature (TC7.PV), protoka

(FC13.PV) i djelovanja regulacijskog ventila izvedena su dva dinamička modela prvog reda,

prikazana na slikama 4.12. i 4.13., a parametri oba modela (Θ, k, τ) dani su u tablici 7.

Slika 4.12. Model procesa regulacijskog kruga TC7

Slika 4.13. Model procesa regulacijskog kruga FC13

Na grafičkom prikazu 4.14. vidljivo je da vođena veličina temperature (TC7.PV)

dolazi u radnu točku (SP) uz prebačaj. U ovom slučaju optimiranjem se postigao brži odziv

bez prebačaja (Slika 4.15.).

48

Slika 4.14. Vladanje regulacijskog kruga TC7 prije optimiranja

Slika 4.15. Vladanje regulacijskog kruga TC7 poslije optimiranja

Na grafičkom prikazu 4.16. vidljivo je da vođena veličina protoka (FC13.PV) vrlo

sporo postiže vrijednost radne točke. Nakon optimiranja agresivnijom regulacijom postiglo se

da vođena veličina uz blagi prebačaj brže dođe u vrijednost radne točke te se u njoj stabilizira

(Slika 4.17.). Optimalni parametri regulatora prikazani su u tablici 8.

Slika 4.16. Vladanje regulacijskog kruga FC13 prije optimiranja

49

Slika 4.17. Vladanje regulacijskog kruga FC13 poslije optimiranja

4.3.2. Kaskadna regulacija temperature dna kolone C-4 (TC33/FC32)



prikazana na slikama 4.18. i 4.19, a parametri oba modela (Θ, k, τ) dani su u tablici 7.


50


Na grafičkom prikazu 4.20. vidljivo je da vođena veličina temperature (TC33.PV)

dolazi u radnu točku uz veliki prebačaj. Kod regulacijskih krugova temperature nije poželjno

da temperatura oscilira oko radne točke zbog narušavanja kvalitete proizvoda. Stoga se

optimiranjem postigao odziv bez prebačaja (Slika 4.21.).


51


Na grafičkom prikazu 4.22. vidljivo je da vođena veličina protoka (FC32.PV) dolazi u

radnu točku uz prebačaj i titrajno smirivanje. Optimiranjem se postiglo da vođena veličina

dolazi u radnu točku uz minimalan prebačaj i oscilacije te se nakon kratkog vremenskog

perioda na toj vrijednosti i stabilizira (Slika 4.23.). Optimalni parametri regulatora prikazani

su u tablici 8.



52


Na temelju dinamičkog vladanja vođene veličine protoka (FC30.PV) i djelovanja

regulacijskog ventila izveden je dinamički model prvog reda, prikazan na slici 4.24., a

parametri modela (Θ, k, τ) dani su u tablici 7.


Na grafičkom prikazu 4.25. vidljivo je da vođenoj veličini protoka (FC30.PV) treba

dulji vremenski period da dođe u radnu točku. Nakon optimiranja vođena veličina puno brže

dolazi do radne točke uz zanemarivo mali prebačaj (Slika 4.26.). Optimalni parametri

regulatora dani su u tablici 8.


53


Za regulacijski krug temperature TC157 identifikaciju modela i optimiranje

parametara regulatora nije bilo moguće provesti jer je regulacijski krug u ručnom režimu rada,

a podaci iz baze podataka nisu bili prikladni za optimiranje.




prikazana na slikama 4.27. i 4.28., a parametri oba modela (Θ, k, τ) dani su u tablici 7.


54


Optimiranjem regulacijskog kruga temperature TC162 postigao se značajno brži

dolazak vođene veličine temperature (TC162.PV) do radne točke (Slike 4.29. i 4.30.).



55

Na grafičkom prikazu 4.31. vidljivo je da vođena veličina protoka (FC36.PV) dolazi u

radnu točku uz nešto veći prebačaj i uz smirujuće oscilacije. Optimiranjem se postiglo da

vođena veličina dolazi u radnu točku uz minimalan prebačaj i bez oscilacija (Slika 4.32.).

Optimalni parametri regulatora dani su u tablici 8.



4.3.5. Regulacija protoka pare za stripiranje u koloni C-2C (FC24)

Na temelju dinamičkog vladanja vođene veličine protoka (FC24.PV) i djelovanja

regulacijskog ventila izveden je dinamički model prvog reda, prikazan na slici 4.33., a

parametri modela (Θ, k, τ) dani su u tablici 7.

56


Optimiranjem regulacijskog kruga protoka FC24 postigao se značajno brži dolazak

vođene veličine (FC24.PV) u radnu točku što se vidi na slikama 4.34 i 4.35. Optimalni

parametri regulatora dani su u tablici 8.



57

4.4. Statistička analiza procesa

Kao što je prikazano korelacijskom analizom, regulacija procesa ima veliki utjecaj na

svojstva i kvalitetu proizvoda. Jedna od metoda praćenja, osiguravanja i poboljšanja kvalitete

proizvoda je statistička analiza procesa. Statistički se kvaliteta može pratiti putem procesnih

kontrolnih dijagrama te parametara deskriptivne statistike.

Tablice 9.-13. koje prikazuju deskriptivnu statistiku podataka laboratorijskih analiza

određenih svojstava obuhvaćaju sljedeće [4, 6]:

broj podataka

aritmetička sredina podataka

medijan (centralna vrijednost)

suma rezultata

raspon rezultata (razlika između maksimalnog i minimalnog rezultata)

standardna devijacija (mjera rasipanja podataka oko aritmetičke sredine)

varijanca (prosječno kvadrirano odstupanje od aritmetičke sredine)

simetričnost distribucije

zakrivljenost distribucije koja može poprimiti sljedeće vrijednosti:

od -1 do 1 (normalna distribucija)

veće od 1 (uska i visoka distribucija)

manje od -1 (spljoštena i široka distribucija)

Najčešće primjenjivani kontrolni dijagrami u procesnoj industriji su X, CUSUM i

EWMA dijagrami. CUSUM i EWMA dijagrami namijenjeni su otkrivanju iznimno malih

varijacija u procesu. U naftnoj industriji važno je da se vrijednosti ključnih svojstava

održavaju unutar kontrolnih granica. Stoga je u ovom radu statistička analiza provedena

primjenom X kontrolnih dijagrama.

Prilikom provedbe statističke analize procesa prikupljeni podaci su podijeljeni na dva

skupa podataka (prije i poslije optimiranja). U ovom radu praćena su sljedeća svojstva

produkata: tlak para lakog benzina (RVP), temperatura početka i kraja destilacije teškog

benzina te točka zamućenja i filtrabilnost lakog plinskog ulja.

58

Tablica 9. Deskriptivna statistika za tlak para lakog benzina

Elementi deskriptivne statistike Prije Poslije

Aritmetička sredina 111,65 105,15

Medijan 118 107

Raspon rezultata 43 25

Varijanca 80,33 56,56

Standardna devijacija 8,96 7,52

Simetričnost distribucije -0,59 -0,10

Zakrivljenost distribucije 1,47 -1,3

Slika 4.36. X kontrolni dijagram za tlak para lakog benzina

59

Tablica 10. Deskriptivna statistika za početak destilacije teškog benzina



Medijan 78,75 78




Simetričnost distribucije 0,95 0,01

Zakrivljenost distribucije 2,41 -0,73

Slika 4.37. X kontrolni dijagram za početak destilacije teškog benzina

60

Tablica 11. Deskriptivna statistika za kraj destilacije teškog benzina



Medijan 171,50 174

Raspon rezultata 10,5 15,5



Simetričnost distribucije -0,10 0,44

Zakrivljenost distribucije -0,78 -0,82

Slika 4.38. X kontrolni dijagram za kraj destilacije teškog benzina

61

Tablica 12. Deskriptivna statistika za točku zamućenja LPU


Aritmetička sredina -3,40 -3,08

Medijan -3 -3


Varijanca 7,82 1,72



Zakrivljenost distribucije -0,16 -1,19

Slika 4.39. X kontrolni dijagram za točku zamućenja LPU

62

Tablica 13. Deskriptivna statistika za točku filtrabilnosti LPU


Aritmetička sredina -6,09 -5,91

Medijan -6 -6


Varijanca 3,69 1,89



Zakrivljenost distribucije -0,48 1,98

Slika 4.40. X kontrolni dijagram za točku filtrabilnosti LPU

Na grafičkim prikazima na slikama 4.36.-4.40. vidljivo je da su navedena svojstva

unutar kontrolnih granica definiranih standardnom devijacijom podataka koja je izračunata i

prikazana za sva svojstva u tablicama 9.-13. Ovom analizom pokazano je da regulacija utječe

na promatrana svojstva pretpostavljena hipotezom ovog rada. Iz grafičkih prikaza vidljivo je

da je poslije optimiranja došlo do suženja kontrolnih granica čime je ujedno postignuta i

manja standardna devijacija ključnih svojstava proizvoda.

63

5. Zaključak

Cilj ovog rada bio je analizirati i optimirati sustav za vođenje rafinerijskog procesa

atmosferske destilacije.

Na temelju prikupljenih podataka s postrojenja provedena je analiza procesa,

identifikacija modela i optimiranje parametara regulatora. Paralelno s analizom rada

regulatora provedena je i statistička analiza svojstava proizvoda određenih u laboratoriju.

Na početku rada provedena je korelacijska analiza na temelju koje su izdvojeni

regulacijski krugovi s najvećim utjecajem na svojstva i kvalitetu ključnih proizvoda. Potom su

uslijedili identifikacija modela procesa i ugađanje parametara regulatora u svrhu optimiranja

rada regulacijskih krugova i cjelokupnog sustava za vođenje.

Kao zaseban dio ovog rada provela se statistička analiza procesa u svrhu poboljšanja

kvalitete proizvoda. U sklopu analize pratila se kvaliteta proizvoda primjenom više

statističkih metoda i kriterija.

Zadnji korak u projektu bila je primjena novih parametara regulatora na postrojenju

atmosferske destilacije. Njihovom se primjenom ostvario stabilniji rad postrojenja, ujednačila

kvaliteta proizvoda, a ujedno i smanjio utjecaj na okoliš.

Rezultati ovog rada pokazali su da je primjenom metoda praćenja, dijagnostike i

optimiranja procesa moguće ostvariti poboljšanja i optimalni rad industrijskih procesa.

64

Literatura

1. Sertić – Bionda, K., Procesi prerade nafte, Skripta za laboratorijske vježbe, FKIT,

Sveučilište u Zagrebu, 2006.

2. Seborg, D. E., Edgar, T. F., Mellichamp, D.A. , Process Dynamics and Control, 2nd

edition, John Wiley & Sons, 2004.

3. Apromon Manual, version 6.1, PiControlSolutions, USA, 2012.

4. Statistical quality control handbook, Western Electric Company Inc., The Mack

Printing Company, Pennsylvania, 1956.

5. Kaštelan Macan, M., Kemijska analiza u sustavu kvalitete, Školska knjiga – Zagreb,

2003.

6. Montgomery, D.C., Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & sons,

Arizona, 2009.

7. Bolf, N., Predavanja (interna skripta), Sveučilište u Zagrebu, FKIT, Zagreb, 2015.

8. Janović, Z., Naftni i petrokemijski procesi i proizvodi, Hrvatsko društvo za goriva i

maziva, Zagreb, 2004.

9. ASTM STANDARD D86: „Standard test method for distillation of petroleum

products”, 1976.

10. Cerić, E., Nafta, procesi i proizvodi, IBC d.o.o., Sarajevo, 2012.

11. Tomić, A-M., Vođenje procesa destilacije, Završni rad, FKIT, 2015.

12. Beer, E., Destilacija, HDKI, Zagreb, 2006.

13. Žeželj, B., Šarlija, I., Program poboljšanja performansi regulacijskih krugova u INA

Rafineriji nafte Rijeka, Goriva i maziva, 54 (2015) 44-63

14. Sanusi, R.A., Abujiya, M.R., Riaz, M., Abbas, N., Combined Shewart CUSUM charts

using auxiliary variable, Computers & Industrial Engineering, 105 (2017) 329-337

15. Saha, A., Majumder, H., Performance analysis and optimization in turning of ASTM

A36 through process capability index, Journal of King Saud University – Engineering

Sciences, 2016.

65

Sažetak

Dženita Šola; Ana-Marija Tomić; Andreja Žužić

Analiza i optimiranje rada postrojenja

Današnja industrija suočena je s izazovima kako podmiriti sve veću potražnju za

energijom uz manje emisije štetnih tvari pri čemu treba zadovoljiti visoke kriterije kvalitete

produkta. Nadziranjem, dijagnostikom i optimiranjem sustava za vođenje industrijskih

procesa osigurava se da postrojenja ostvaruju radne zadatke te ujedno ne utječu štetno na

okoliš. Ovi ciljevi ostvaruju se preventivnim nadgledanjem procesa, otkrivanjem i

dijagnozom kvarova te optimiranjem sustava za vođenje.

U industrijskim procesima velik broj varijabli potrebno je održavati unutar usko

definiranih granica kako bi postrojenja radila stabilno, a kvaliteta produkata bila na visokoj

razini. Primjenom suvremenih softverskih alata moguće je statistički analizirati rad procesa i

sustava za vođenje, identificirati dinamičke modele procesa i regulacijskih krugova te

optimirati njihove parametre. Time se postiže stabilnije vođenje procesa, veća kvaliteta

proizvoda i optimalni rad procesa u svrhu manjeg utjecaja na okoliš.

U ovom istraživanju provedena je cjelovita analiza rada rafinerijskog postrojenja u

kojem se optimiranjem sustava za vođenje teži ostvariti optimalan rad postrojenja i visoka

kvaliteta proizvoda. Na temelju prikupljenih podataka statistički se analizira rad postrojenja

atmosferske destilacije i razvijaju dinamički modeli regulacijskih krugova. Dinamički modeli

osnova su za ugađanje parametara regulatora.

Vladanje regulacijskih krugova analiziralo se simulacijski, a u završnom koraku

ostvarena su poboljšanja na postrojenju. Statističkom analizom pokazatelja rada prije i poslije

optimiranja obuhvaćeni su ključni pokazatelji rada postrojenja, kao i ključni parametri

kvalitete proizvoda.

Ključne riječi: modeliranje procesa, vođenje procesa , optimiranje procesa, atmosferska

destilacija, statistička analiza

66

Summary

Dženita Šola; Ana-Marija Tomić; Andreja Žužić

Analysis and optimizing of plant operation

Today's industry is faced with many challenges to overcome the growing energy

consumption with reduced pollutant emission while reaching high product quality.

Monitoring, diagnosing and optimizing industrial process control system ensure that plants

work optimally in accordance with environmental regulations. These goals are met by

preventive monitoring, detection and diagnosis of malfunctions and control system

optimization.

In industrial processes the great number of process variables requires maintenance in

strictly defined boundaries for stable plant operation to achieve high quality of products.

Using modern software tools, it is possible to statistically analyse the process and control

system, identify dynamical models of the process and control loops, and optimize control

system parameters. The results are more stable control, higher product quality and optimal

operation.

In this research a thorough analysis of the refinery plant is conducted in which

optimizing control system strives to optimize overall plant operation. Based on collected data

crude oil distillation unit is analysed statistically and dynamical models of control loops are

developed. Dynamical models tend to be a good basis for controller tuning purpose.

The dynamical behaviour of the control loops is simulated and improved parameters

are applied in the real plant. Statistical analysis of operation prior and after optimization

includes the key performance indicators as well as the key parameters of product quality.

Keywords: process modelling, process control, process optimization, crude oil distillation,

statistical analysis

67

Prilog 1

Prikaz dijela postrojenja s apsorpcijskom kolonom C-3

68

Prilog 2

Prikaz dijela postrojenja s sabirnim posudama V-1A i V-1B

69

Prilog 3

Prikaz dijela postrojenja s atmosferskom kolonom C-1 i manjim kolonama za stripiranje C-2

70

Životopisi

Dženita Šola rođena je 13. kolovoza 1993. godine u Zagrebu. Osnovnu školu pohađa u

Zagrebu. Nakon završene osnovne škole upisuje opću IX. gimnaziju u Zagrebu. Fakultet

kemijskog inženjerstva i tehnologije upisuje 2012. godine. Preddiplomski studij Kemijskog

inženjerstva završava 2015. godine i upisuje diplomski studij Kemijsko procesno

inženjerstvo.

Ana-Marija Tomić rođena je 27. siječnja 1994. godine u Rijeci. Osnovnu školu pohađa

u općini Viškovo, Rijeka. Nakon završene osnovne škole upisuje opću gimnaziju „Gimnazija

Andrije Mohorivičića Rijeka“. Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije upisuje 2012.

godine. Preddiplomski studij Kemijskog inženjerstva završava 2015. godine i upisuje

diplomski studij Kemijsko procesno inženjerstvo.

Andreja Žužić rođena je 30. studenog 1993. godine u Zagrebu. Osnovnu školu pohađa

u Jastrebarskom. Nakon završene osnovne škole upisuje opću gimnaziju u Srednjoj školi

Jastrebarsko. Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije upisuje 2012. godine.

Preddiplomski studij Kemijskog inženjerstva završava 2015. godine i upisuje diplomski studij

Kemijske tehnologije i proizvodi.